从零学python系列之数据处理编程实例(二)
在上一节从零学python系列之数据处理编程实例(一)的基础上数据发生了变化,文件中除了学生的成绩外,新增了学生姓名和出生年月的信息,因此将要成变成:分别根据姓名输出每个学生的无重复的前三个最好成绩和出生年月
数据准备:分别建立四个文本文件
james2.txt James Lee,2002-3-14,2-34,3:21,2.34,2.45,3.01,2:01,2:01,3:10,2-22
julie2.txt Julie Jones,2002-8-17,2.59,2.11,2:11,2:23,3-10,2-23,3:10,3.21,3-21
mikey2.txt Mikey McManus,2002-2-24,2:22,3.01,3:01,3.02,3:02,3.02,3:22,2.49,2:38
sarah2.txt Sarah Sweeney,2002-6-17,2:58,2.58,2:39,2-25,2-55,2:54,2.18,2:55,2:55
在上一节基础上,修改部分代码,将新要求实现如下:
import os
print(os.getcwd())
os.chdir('C:\Python33\HeadFirstPython\hfpy_code\chapter6') #将工作空间修改为文件所在的目录
#定义函数get_filedata从文件中取值
def get_filedata(filename):
try:
with open(filename) as f: #with语句打开和自动关闭文件
data=f.readline() #从文件中逐行读取字符
data_list=data.strip().split(',') #将字符间的空格清除后,用逗号分隔字符
return({
"name" : data_list.pop(0),
"date_of_birth" : data_list.pop(0),
"times" : str(sorted(set([modify_time_format(s) for s in data_list]))[0:3])
}) #使用字典将关联的姓名,出生年月,时间键和值进行存储并返回
except IOError as ioerr:
print ('File Error' + str(ioerr)) #异常处理,打印错误
return (None)
#定义函数modify_time_format将所有文件中的时分表达方式统一为“分.秒”
def modify_time_format(time_string):
if "-" in time_string:
splitter="-"
elif ":" in time_string:
splitter=":"
else:
splitter="."
(mins, secs)=time_string.split(splitter) #用分隔符splitter分隔字符后分别存入mins和secs
return (mins+ '.' +secs)
#定义函数get_prev_three返回文件中排名前三的不重复的时间成绩
def get_prev_three(filename):
new_list=[modify_time_format(each_t) for each_t in get_filedata(filename)] #采用列表推导将统一时分表达方式后的记录生成新的列表
delete_repetition=set(new_list) #采用集合set函数删除新列表中重复项,并生成新的集合
in_order=sorted(delete_repetition) #采用复制排序sorted函数对无重复性的新集合进行排序
return (in_order[0:3])
#输出james的排名前三的不重复成绩和出生年月
james = get_filedata('james2.txt')
print (james["name"]+"'s fastest times are: " + james["times"])
print (james["name"] + "'s birthday is: " + james["date_of_birth"])
#输出julie的排名前三的不重复成绩和出生年月
julie = get_filedata('julie2.txt')
print (julie["name"]+"'s fastest times are: " + julie["times"])
print (julie["name"] + "'s birthday is: " + julie["date_of_birth"])
#输出mikey的排名前三的不重复成绩和出生年月
mikey = get_filedata('mikey2.txt')
print (mikey["name"]+"'s fastest times are: " + mikey["times"])
print (mikey["name"] + "'s birthday is: " + mikey["date_of_birth"])
#输出sarah的排名前三的不重复成绩和出生年月
sarah = get_filedata('sarah2.txt')
print (sarah["name"]+"'s fastest times are: " + sarah["times"])
print (sarah["name"] + "'s birthday is: " + sarah["date_of_birth"])
通过建立继承内置list的类AthleteList,将方法定义在类中实现相同功能:
import os
print(os.getcwd())
os.chdir('C:\Python33\HeadFirstPython\hfpy_code\chapter6') #将工作空间修改为文件所在的目录
#定义类AthleteList继承python内置的list
class AthleteList(list):
def __init__(self, name, dob=None, times=[]):
list.__init__([])
self.name=name
self.dob=dob
self.extend(times)
def get_prev_three(self):
return (sorted(set([modify_time_format(t) for t in self]))[0:3])
def get_filedata(filename):
try:
with open(filename) as f: #with语句打开和自动关闭文件
data=f.readline() #从文件中逐行读取字符
data_list=data.strip().split(',') #将字符间的空格清除后,用逗号分隔字符
return(
AthleteList(data_list.pop(0), data_list.pop(0), data_list)
) #使用字典将关联的姓名,出生年月,时间键和值进行存储并返回
except IOError as ioerr:
print ('File Error' + str(ioerr)) #异常处理,打印错误
return (None)
def modify_time_format(time_string):
if "-" in time_string:
splitter="-"
elif ":" in time_string:
splitter=":"
else:
splitter="."
(mins, secs)=time_string.split(splitter) #用分隔符splitter分隔字符后分别存入mins和secs
return (mins+ '.' +secs)
james = get_filedata('james2.txt')
print (james.name+"'s fastest times are: " + str(james.get_prev_three()))
julie = get_filedata('julie2.txt')
print (julie.name+"'s fastest times are: " + str(julie.get_prev_three()))
mikey = get_filedata('mikey2.txt')
print (mikey.name+"'s fastest times are: " + str(mikey.get_prev_three()))
sarah = get_filedata('sarah2.txt')
print (sarah.name+"'s fastest times are: " + str(sarah.get_prev_three()))

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

VS Code est le code Visual Studio Nom complet, qui est un éditeur de code multiplateforme gratuit et open source et un environnement de développement développé par Microsoft. Il prend en charge un large éventail de langages de programmation et fournit une mise en surbrillance de syntaxe, une complétion automatique du code, des extraits de code et des invites intelligentes pour améliorer l'efficacité de développement. Grâce à un écosystème d'extension riche, les utilisateurs peuvent ajouter des extensions à des besoins et des langues spécifiques, tels que les débogueurs, les outils de mise en forme de code et les intégrations GIT. VS Code comprend également un débogueur intuitif qui aide à trouver et à résoudre rapidement les bogues dans votre code.

VS Code peut être utilisé pour écrire Python et fournit de nombreuses fonctionnalités qui en font un outil idéal pour développer des applications Python. Il permet aux utilisateurs de: installer des extensions Python pour obtenir des fonctions telles que la réalisation du code, la mise en évidence de la syntaxe et le débogage. Utilisez le débogueur pour suivre le code étape par étape, trouver et corriger les erreurs. Intégrez Git pour le contrôle de version. Utilisez des outils de mise en forme de code pour maintenir la cohérence du code. Utilisez l'outil de liaison pour repérer les problèmes potentiels à l'avance.

Les extensions de code vs posent des risques malveillants, tels que la cachette de code malveillant, l'exploitation des vulnérabilités et la masturbation comme des extensions légitimes. Les méthodes pour identifier les extensions malveillantes comprennent: la vérification des éditeurs, la lecture des commentaires, la vérification du code et l'installation avec prudence. Les mesures de sécurité comprennent également: la sensibilisation à la sécurité, les bonnes habitudes, les mises à jour régulières et les logiciels antivirus.
